我正在完成一篇论文的图表并决定（在讨论 stats.stackoverflow 之后），为了传输尽可能多的信息，创建以下图表，在前台和在背景原始数据：
但是，仍然存在一个问题，那就是过度绘图。例如，标记点看起来像是反映了一个数据点，但实际上在该位置存在 5 个具有相同值的数据点。
因此，我想知道在base graph使用points函数时是否有办法处理过度绘图。
如果例如，各个点变得更暗，或更厚，或者......
手动执行它不是一种选择（这样的图表和点太多）。此外，ggplot2也不是我想学习处理这个单一问题（一个原因是我倾向于喜欢双轴不支持的东西ggplot2）。
更新：我编写了一个函数，它可以自动创建上述图表，并通过添加垂直或水平抖动（或两者）来避免过度绘制：检查一下！
此功能现在可作为包使用（在CRAN 上）raw.means.plot。raw.means.plot2plotrix
标准方法是在绘图之前向数据添加一些噪声。R 有一个函数 jitter() 正是这样做的。您可以使用它为绘图中的坐标添加必要的噪声。例如：
X <- rep(1:10,10)
Z <- as.factor(sample(letters[1:10],100,replace=T))
plot(jitter(as.numeric(Z),factor=0.2),X,xaxt="n")
axis(1,at=1:10,labels=levels(Z))
除了抖动，另一种好方法是 alpha 混合，您可以获得（在支持它的图形设备上）作为第四个颜色参数。我在这个 SO question中提供了一个“过度绘制”两个直方图的示例。
显示点数的一般问题的另一个想法是使用地毯图（地毯函数），这会在边缘放置小刻度线，可以显示有多少点有贡献（仍然使用抖动或 alpha 混合来表示领带）。这允许实际点显示它们的真实值而不是抖动值，但是地毯可以指示绘图的哪些部分具有更多值。
对于示例图，直接抖动或 alpha 混合可能是最好的，但在其他一些情况下，地毯图可能很有用。
您也可以使用sunflowerplot，但在这里很难实现。正如 Dirk 建议的那样，我会使用 alpha 混合。